但一个朴素而尖锐的问题始终横在面前：当视觉信息变得极其繁复、结构密集，模型究竟能不能「看懂图」？比如以高分辨率地铁图为代表的真实场景，既要求 精细的视觉感知，又要求跨线路、跨站点的空间推理。 来自该团队的前向工作 ReasonMap 首次系统揭示了这一问题：在高分辨率地铁图等真实场景下，即使最先进的 MLLMs 也频繁在跨线路、跨站点的路径规划中出 现「看错线」「漏站」「重复路线」等推理幻觉。 本研究由西湖大学 ENCODE Lab 牵头，联合同济大学、浙江大学和新加坡国立大学共同完成。团队在大模型强化学习与多模态推理方向具有深厚研究基础。 近年来，大语言模型（LLMs）以及多模态大模型（MLLMs）在多种场景理解和复杂推理任务中取得突破性进展。 团队进一步发现，在高分辨率、信息极其密集的地铁图上，仅依靠最终答案给出成败信号的强化学习，很容易陷入奖励极度稀疏的困境：多数输出几乎得不到任 何正反馈，少数「偶然对」的样本又会造成高方差梯度，训练既慢又不稳，这使得模型在长链路路径规划中频繁出现看错线、漏站、甚至重复路线的「幻觉」。 为此，该团队进一步提出 RewardMap：一个围绕真实 map reasoning ...